开篇

做开发很久了,有一个习惯,工作中会把一些使用过程中有价值的东西mark到txt文件中,要问为什么这么做,有以下原因:

  1.听说过艾宾浩斯吗,人的长期记忆有一个过程,针对某一知识点,如果长期不使用,将会造成记忆遗忘,那下次再使用的时候怎么办?从头再来,重新再去学习?如果你能够在第一次使用的时候,用自己的方式把知识点关键的部分mark下来,那么下次再遇到此类问题时,会节约大量时间。

  2.刚接触的新生事物,脑中一版混杂,把他们记录下来,也是一个整理总结的过程,使大脑对知识点的理解更加清晰,也是一个二次咀嚼的过程。

  3.做了开发一辈子,总要留下点什么,证明自己来过这个世界,证明自己做过开发。

  4.之前只是写在本土txt文档里,为什么?虽然不支持富文本格式,但是这种格式不需要特殊的编辑器支持,不管拿到什么样的机器,什么样的平台上,都能够阅读,并且不像doc之类的文档,打开速度几乎是秒开。但反之,这也不利于交流。

总之,基于种种原因了,终于决定开一个博客,把之前接触到的东西,陆续记下来的,也是对自己的一个交代,就这样了。

补充:我不喜欢用特别理论的语言来描述一些特别专业的问题,我认为这是国内书籍的怪癖,为了体现自己的高大上,把各种专业化术语堆积出一本书,力求读者看不懂,以彰显自己的NBest,力求把简单的事情变复杂,学习,为什么不能简单一点,轻快一点,愉悦一点呢?我的书写风格,要么是手册类,要么是便于理解的,比如在对入门类的介绍时,尽量删去可有可无的部分,用少量的关键代码直截了当的描述,防止掺入一些旁枝末节,影响了对某一知识点的本质的理解。说多无益,今后见。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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